Responsable Analyse Quantitative, Data & IA H/FGroupama

« Etre là pour les autres, j'ai décidé d'en faire mon métier. »

Portée par nos 32 000 collaborateurs, notre campagne de communication employeur souligne ce qui nous rassemble et nous rend fiers au quotidien : notre métier, le point de départ de belles histoires, humaines avant tout. Cette campagne met l'accent sur ce qui nous différencie de nos concurrents : notre ADN mutualiste.

Au sein du Groupe Groupama, l'humain et le sens sont privilégiés. Nous recrutons des personnes et pas des diplômes, de belles personnalités qui seront demain au service de nos sociétaires et clients.

La signature de cette campagne « Etre là pour les autres, j'ai décidé d'en faire mon métier » résonne avec notre raison d'être « Nous sommes là pour permettre au plus grand nombre de construire leur vie en confiance. » et notre positionnement de marque. Etre là pour les autres, c'est le point de départ de notre métier. Et c'est aussi le point de départ de belles histoires qui font notre Groupe et notre identité en tant qu'employeur.

Des histoires vraies pleines d'humanité. Nos collaborateurs en ont plein à raconter ! Découvrez leurs belles histoires sur *** !

Vous aussi, vous voulez donner du sens à vos compétences ? Rejoignez nous !

Et sinon, le Groupe Groupama c'est plus de 50 entreprises dans 10 pays. Vous nous connaissez au travers de nos 2 marques commerciales Groupama et Gan. Nous accompagnons nos 12 millions de sociétaires et clients à chaque moment de leur vie grâce à nos experts et à notre savoir-faire.

Les principales missions sont les suivantes :

1. Leadership & management

•Encadrer et développer une équipe de 4 collaborateurs spécialisés en analyse quantitative, Data et ESG
•Définir la feuille de route du pôle et arbitrer les priorités avec la Recherche et la Gestion
•Identifier les opportunités de l'IA et accompagner son adoption dans le cadre de la digitalisation de la Direction de la Recherche
•Assurer la coordination avec la Gestion, la DSI, le Marketing et les autres directions

2. Données financières & ESG

•Garantir la qualité, la fiabilité et la robustesse des données financières et ESG
•Industrialiser la collecte, le contrôle et l'enrichissement des données ; piloter la gouvernance et le data quality
•Faire évoluer l'outil de notation ESG selon la réglementation et les besoins clients

3. Recherche quantitative & génération d'alpha

•Concevoir des signaux d'investissement pour les gestions actions, crédit et multi-actifs
•Développer des modèles de machine learning et d'IA appliqués à l'analyse financière
•Construire des cadres de backtesting et de validation robustes et suivre les signaux dans le temps

4. Industrialisation & innovation

•Mettre en production les modèles et construire des pipelines de données automatisés
•Développer des outils d'aide à la décision pour les gérants et analystes (tableaux de bord, API internes)
•Assurer une veille active sur les technologies Data, IA et Quant appliquées à la gestion d'actifs

Bac+5 : école d'ingénieur, école de commerce ou université, avec une spécialisation quantitative, Data ou finance

Expérience significative en analyse quantitative, data science, recherche ou gestion quantitative, avec une réussite démontrée en management d'équipe

Expérience solide dans le développement et la validation de signaux d'alpha (actions, crédit, multi-actifs)

Bonne compréhension des marchés financiers et de la gestion d'actifs ; connaissance des données d'entreprise, du crédit et/ou de l'ESG

Excellente maîtrise de Python (pandas, NumPy) et des bonnes pratiques de développement (Git, tests, documentation)

Statistiques, économétrie, séries temporelles, machine learning ; pratique de l'IA générative appréciée

Factor investing, feature engineering, backtesting et validation statistique

SQL, modélisation des données, API et environnements de production

Leadership, sens des priorités, excellentes capacités de communication et de vulgarisation

Rigueur scientifique, curiosité intellectuelle, autonomie, pragmatisme et esprit d'équipe

Anglais courant